人工智能

CIO越来越多地开始以更清晰的商业价值为重点审查生成式AI项目，特别是关注生成式AI技术的成本及其潜在优势。

在本次专访中，梅赛德斯-奔驰集团的CIO Katrin Lehmann深入探讨了公司IT战略的未来发展方向，强调了AI技术在推动企业数字化转型中的核心作用，她分享了团队如何通过内部优化、标准化以及创新技术的应用来提升IT效率。

随着GenAI等前沿技术的迅猛发展，企业对CIO、CTO等技术领导者的期望正在迅速提升。

管理层希望在任何AI提案中包含投资回报率（ROI）的计算，但是，如何对全新且不同的事物，或者像AI这样复杂的事物进行ROI计算呢？

开发者可以访问新的 NVIDIA NIM 微服务，用于lsaac Lab 和 lsaac Sim 中的机器人仿真、OSMO 机器人云计算编排服务和远程操作数据捕获工作流等

宾夕法尼亚大学只是获得CIO100奖项的创新医疗提供者中的一员，他们正在推动医疗数字化的边界。斯坦福医学院儿童健康、迈阿密大学卫生系统和大西洋健康都在精准医疗、机器学习、环境文档等领域进行了项目推进。

CIO应该怎么做呢？对AI实施所需的一切进行清晰的评估至关重要，这些评估应转化为与其他高管之间诚实而坦率的对话。AI有巨大的潜力，但只有在平台可用、稳固和一致的情况下才能实现。

AI——以及如何从中创造现实、值得信赖的价值——已经颠覆了IT议程，但管理不断深化的供应商名册、确保企业安全以及培养人才也开始重塑CIO的议程。

在生成式人工智能（GenAI）帮助下，麻省理工和瑞士巴塞尔大学的研究人员开发了一种新的机器学习（ML）框架，可以帮助发现关于材料科学的新见解。这项研究的结果发表在《物理评论快报》上。

针对生态伙伴、创业企业用上大模型、用好大模型的需求，百度智能云提供技术栈、开发工具链、生态等全方位支持，与各行各业的合作伙伴一起，释放大模型潜力、打通大模型应用落地最后一公里。6月21日，百度智能云千帆AI加速器2024 Demo Day将在北京举行。

虽然 RAG 是一个强大的模型，可以加强 AI 环境，但 LLM 和向量数据库领域的不断进步表明实时 AI 环境仍处于起步阶段：未来充满了可能性。

虽然现在才刚刚出现，但人工智能证书和证书项目可以帮助你学习新技能，并有可能创造新的职业机会。这里有10条值得考虑。

人工智能(AI)已经大规模地出现在人们的视野中，这项技术正在从数据中心扩散到广泛的分布式位置，这是由更强大的处理器和更创新的算法实现的。但其他技术也需要跟上步伐，否则就有可能成为瓶颈。

上周五，亚当斯的遗产管理方在Threads上发布了一张截图，显示了Adobe Stock上可获取的标有“安塞尔·亚当斯风格（Ansel Adams-style）”的AI生成图片，并告知Adobe这种行为已让它们“忍无可忍”。

我毫不怀疑，随着时间的推移，大型语言模型与专业化的某种结合将逐步解决这些工程问题，但目前我们应该为GPT-4o能够高效地生成和修改合理架构的能力而感到胜利。